論文の概要: Instance-incremental Scene Graph Generation from Real-world Point Clouds via Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10425v2
• Date: Mon, 28 Aug 2023 07:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 00:45:30.561519
• Title: Instance-incremental Scene Graph Generation from Real-world Point Clouds via Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化フローによる実世界点雲からのインスタンスインクリメンタルシーングラフ生成
• Authors: Chao Qi, Jianqin Yin, Jinghang Xu, and Pengxiang Ding
• Abstract要約: ポイントクラウドのシーンが与えられ、それをグラフとして表現し、新しいインスタンスを自動的に増加させます。 シーンのオブジェクトレイアウトを示すグラフが最終的に生成される。 拡張現実のような視覚ベースのアプリケーションにおいて、新しい3Dオブジェクトを現実世界のシーンに挿入する際のガイドとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.4858987199432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a new task of instance-incremental scene graph generation: Given a scene of the point cloud, representing it as a graph and automatically increasing novel instances. A graph denoting the object layout of the scene is finally generated. It is an important task since it helps to guide the insertion of novel 3D objects into a real-world scene in vision-based applications like augmented reality. It is also challenging because the complexity of the real-world point cloud brings difficulties in learning object layout experiences from the observation data (non-empty rooms with labeled semantics). We model this task as a conditional generation problem and propose a 3D autoregressive framework based on normalizing flows (3D-ANF) to address it. First, we represent the point cloud as a graph by extracting the label semantics and contextual relationships. Next, a model based on normalizing flows is introduced to map the conditional generation of graphic elements into the Gaussian process. The mapping is invertible. Thus, the real-world experiences represented in the observation data can be modeled in the training phase, and novel instances can be autoregressively generated based on the Gaussian process in the testing phase. To evaluate the performance of our method sufficiently, we implement this new task on the indoor benchmark dataset 3DSSG-O27R16 and our newly proposed graphical dataset of outdoor scenes GPL3D. Experiments show that our method generates reliable novel graphs from the real-world point cloud and achieves state-of-the-art performance on the datasets.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドのシーンが与えられ、それをグラフとして表現し、新しいインスタンスを自動的に増加させます。 シーンのオブジェクトレイアウトを示すグラフが最終的に生成される。 拡張現実のような視覚ベースのアプリケーションにおいて、新しい3Dオブジェクトを現実世界のシーンに挿入する際のガイドとなるため、これは重要なタスクである。 実世界のポイントクラウドの複雑さは、観測データ(ラベル付きセマンティクスを持つ空でない部屋)からオブジェクトレイアウト体験を学ぶのに困難をもたらす。 我々は,このタスクを条件付き生成問題としてモデル化し,フローの正規化(3d-anf)に基づく3次元自己回帰フレームワークを提案する。 まず,ラベル意味論と文脈関係を抽出し,ポイントクラウドをグラフとして表現する。 次に、正規化フローに基づくモデルを導入し、図形要素の条件付き生成をガウス過程にマッピングする。 写像は可逆である。 これにより、観察データに表される実世界の体験をトレーニングフェーズでモデル化することができ、テストフェーズにおけるガウス過程に基づいて新規なインスタンスを自動回帰生成することができる。 提案手法の性能を十分に評価するために,室内ベンチマークデータセット3DSSG-O27R16と,新たに提案した屋外シーンGPL3Dのグラフィカルデータセットに新たなタスクを実装した。 実験により,本手法は実世界のポイントクラウドから信頼性の高い新しいグラフを生成し,データセットの最先端性能を実現する。

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